因为x.transpose((0,1)) 表示按照原坐标轴改变序列,也就是保持不变,所以最后的结果不变 而x.transpose((1,0)) 表示交换 ‘0轴’ 和‘1轴’,所以就得到如下图所示结果: 该图也是,2 和 1 应该换一下 无论什么时候,都记住第一个方括号是0轴 第二个方括号是1轴,这样就不会乱,transpose的关系就很清晰...
通过上述步骤,你将获得一个转置后的数组,具体实现代码如下: importnumpyasnp# 导入numpy库并简化名字为np# 创建一个2x2的二维数组array=np.array([[1,2],[3,4]])# 使用transpose方法进行转置操作transposed_array=np.transpose(array)# 打印转置后的数组print(transposed_array)# 输出结果为 [[1 3] [2 4]...
可以看到,先将图像转换为数组,然后使用transpose()函数将数组的通道进行转置,最后将转置后的数组转换为图像,得到了转置后的图像。_x000D_ 小结_x000D_ 本文介绍了Python中transpose()函数的基本用法和扩展用法,包括多维数组的转置、矩阵乘法中的转置、以及图像处理中的通道转置。通过学习这些用法,可以更加灵活地使...
使用transpose(1,0,2)后,各个维度大小变为(3,2,4),其实就是将第一维和第二维互换。 对于这个三维数组,转置T其实就等价于transpose(2,1,0),如下: 3.两轴对换swapaxes:swapaxes方法接受的参数是一对轴编号,使用transpose方法是对整个轴进行对换,而swapaxes是将参数的两个轴进行对换。刚刚上面的transpose(1,0,2...
x.transpose((1,0)) 1 输出4: # x 转置了array([[0,2], [1,3]]) 1 2 3 这个很好理解: 对于x,因为: 代码5: x[0][0] ==0x[0][1] ==1x[1][0] ==2x[1][1] ==3 1 2 3 4 我们不妨设第一个方括号“[]”为0轴,第二个方括号为1轴,则x可在0-1坐标系下表示如下: ...
最后一步,np.transpose(np.reshape(np.array([np.arange(7)] * 7 * 2),(2, 7, 7)), (1, 2, 0)),这个np.transpose是numpy中的一个转置函数,如果很多人和我一样,真的在脑子里尝试转置这个(2,7,7)数组(图2),然后将axis从(0,1,2)转到(1,2,0),估计很多人和我一样,脑子转不过来。
pytorch中的transpose方法(函数)_YYYYY_Z的博客-CSDN博客_pytorch transpose 学到了新姿势:arr.T获得arr的转置 >>>arr=np.arange(15).reshape((3,5))#这里3或者5可以替换为-1,结果不变>>>arrarray([[0,1,2,3,4],[5,6,7,8,9],[10,11,12,13,14]])>>>arr.Tarray([[0,5,10],[1,6,11...
python深度学习:矩阵转置(transpose) 转置:即行列转换。 importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt C=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#Display matrixplt.matshow(C) plt.show()#转置-行列转换D=C.T plt.matshow(D) plt.show() 开始建立的矩阵如图:...
transpose((1, 0, 2)) 的意思是 按照这个顺序 重新设置shape 也就是 (2[1], 2[0], 4[2]) 虽然看起来 变换前后的shape都是 2,2,4 , 但是问题来了,transpose是转置 shape按照(1,0,2)的顺序重新设置了, array里的所有元素 也要按照这个规则重新组成新矩阵 ...
在Python中,transpose()函数用于对矩阵进行转置操作。它接受一个矩阵作为参数,并返回转置后的矩阵。 具体用法如下: numpy.transpose(a, axes=None) 复制代码 其中,a表示要进行转置操作的矩阵,axes是可选参数,用于指定转置操作的维度顺序。如果不指定axes参数,则默认将矩阵的所有维度进行转置。 示例: import numpy as...